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AI数字人系统FastMCP：用于构建MCP服务器的开源Python框架
FastMCP是什么？
FastMCP 是一个开源的Python 框架，专注于让 MCP 服务器和客户端的搭建变得更简单。它用简洁的装饰器语法，大大减少了冗余代码，还支持智能体和组合 MCP 服务器，能轻松应对复杂应用的开发需求。FastMCP 与 OpenAPI 和 FastAPI 深度集成，让现有的 API 转变为 MCP 服务变得轻而易举。它还具备图像处理能力，客户端功能也很完善。安装时推荐用 uv，开发和使用起来都很方便，特别是搭配 Claude Desktop，体验感更佳。
FastMCP功能特色
快速开发：提供高层级接口，开发者不需要处理复杂的协议细节和服务器管理，减少了编写代码的工作量。
简单易用：仅需少量的样板代码即可构建 MCP 服务器，开发者可以通过装饰器的方式，轻松定义工具、资源和提示，大大减少了冗余代码。
Pythonic 风格：充分利用了 Python 的语言特性，让代码编写更加符合 Python 的编程习惯。
功能完整：提供对 MCP 核心规范的完整实现，目前核心功能已经能够满足大多数开发需求，并仍处于活跃开发中。
FastMCP核心组件
工具（Tools）：定义 LLM 可执行的操作（如计算、API 调用），支持同步和异步函数。
资源（Resources）：提供结构化数据访问（如配置信息、用户数据），支持动态路径参数。
上下文（Context）：内置日志记录、进度报告、资源读取等能力，增强交互控制。
提示（Prompts）：可复用交互模板，指导 LLM 更高效地使用工具。
优势
快速开发：通过高级接口，减少代码量，加速开发。
简洁易用：使用最少的样板代码构建 MCP 服务器。
Pythonic：符合 Python 开发者的习惯。
完整实现：全面支持 MCP 核心规范。
FastMCP使用场景
ai 助手工具集：为 AI 助手提供本地功能扩展。
数据库交互：安全地暴露数据库查询功能。
文件处理：读取和处理本地文件。
API 集成：将现有 API 包装为 AI 可用的工具。
智能客服：可以使用 FastMCP 构建服务器，为客服人员提供快速查询知识库、调用数据分析工具等功能
数据分析：通过 FastMCP 将各种数据分析工具集成到 LLM 中，让用户能够更方便地进行数据处理和分析
FastMCP安装与运行
1. 安装依赖：
pip install uvicorn pip install fastmcp
2. 创建项目并编写服务器代码：
from fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("My App")
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
return a + b
if __name__ == "__main__":
mcp.run(debug=True)3. 启动服务器：
uvicorn server:app --reload
或使用 FastMCP 命令行工具：
fastmcp run server.py
github：https://github.com/jlowin/fastmcp
详细：https://gofastmcp.com/getting-started/welcome
